# 个股行情可视化

分享一个免费的金融数据接口平台，既可以满足对股票数据分析感兴趣的你，同时又可以掌握pandas数据处理工具的使用。

在分析数据前，需要完成下面的步骤：

• 注册Tushare社区用户
• 获取TOKEN凭证
• 调取PRO版数据

具体的步骤此处略过，Tushare官网有详细的介绍，本文重点介绍如何通过Tushare调取个股行情数据进行分析和可视化。

数据导入

import pandas as pd
import tushare as ts

设置TOKEN凭证

ts.set_token('注册用户后生成的TOKEN凭证')
pro = ts.pro_api()

调取股票数据

以下以贵州茅台为例：调取2017年至今的日线行情数据

df = pro.daily(ts_code='600519.SH', start_date='20170103')
df

字段说明：

名称	描述
ts_code	股票代码
trade_date	交易日期
open	开盘价
high	最高价
low	最低价
close	收盘价
pre_close	昨收价
change	涨跌额
pct_change	涨跌幅
vol	成交量（手）
amount	成交额（千元）

数据处理

可以看到一共有437行数据，接下来对调取的数据做一些简单的处理。

设置索引列

df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
df.set_index('trade_date', inplace=True)

按月分析收盘价

df = df[~df.to_period('M').index.duplicated(keep='last')]
df['p_ch'] = (df['close'] / df.iloc[-1,4] - 1) * 100

数据可视化

df['p_ch'].plot()

当然，这只是简单的行情数据统计，更多的数据分析还可以调用其它的接口，如财务指标数据、财务审计意见数据以及股权质押数据等等。